| 长时序Landsat的北极Lena河DOC浓度变化及驱动力分析 |
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| 引用本文： | 吴铭,黄珏,宫丽娇,江涛.长时序Landsat的北极Lena河DOC浓度变化及驱动力分析[J].遥感学报,2021,25(3):830-845. |
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| 作者姓名： | 吴铭 黄珏 宫丽娇 江涛 |
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| 作者单位： | 山东科技大学 测绘科学与工程学院, 青岛 266590 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(编号: 41706194,42076185)；国家重点研发计划(编号: 2018YFC1407200)；山东省自然科学基金(编号: ZR2016DB23)；山东科技大学人才引进科研启动基金(编号: 2017RCJJ073)；山东科技大学科研创新团队支持计划(编号: 2019TDJH103) |
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| 摘 要： | 北极Lena河是世界第十长河,也是北极地区第二大河,其年径流量约占北冰洋淡水总量的20%,同时将陆地生态系统上的大量有机物携带进海洋,并且在全球碳循环中起到非常重要的作用。卫星遥感数据是监测河流有机碳循环的重要数据源,特别是在无冰期的高纬度地区。本研究的目的是:(1)建立一种高精度反演算法估算北极Lena河的溶解有机碳DOC (Dissolved Organic Carbon)浓度;(2)分析长时间序列遥感影像中DOC浓度的变化特征;(3)探讨北极Lena河的DOC浓度变化的主要驱动因素。本文中主要构建了一种基于谷歌地球引擎GEE的遥感反演算法,利用1999年—2018年的Landsat影像反演得到了北极Lena河的有色溶解有机物CDOM(Chromophoric Dissolved Organic Matter)浓度。基于CDOM与DOC这两种水体成分的实地测量值之间的强相关性(R2=0.873),本文将CDOM反演结果转换为DOC浓度。在此基础上,本文分析了近20年的北极Lena河无冰期DOC的时空动态变化。研究结果表明反演算法所表现的性能证实了使用Landsat系列不同传感器长时间监测河流DOC变化的能力。利用增强回归树模型分析了北极Lena河的DOC变化的是土地覆盖变化、流域坡度、气象因子、人类活动以及纬度地带性等众多驱动因素的共同影响,而季节性,地域性和规模性也会影响DOC浓度与上述驱动因素之间的定量关系。总之,本文的结果可以提高监测北极地区不同河流中DOC变化及其通量的能力,并加深对北极碳循环的了解。
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| 关 键 词： | 溶解有机碳DOC 有色溶解有机物CDOM 北极Lena河 Landsat 长时序 谷歌地球引擎GEE 增强回归树 |
| 收稿时间： | 2020/7/17 0:00:00 |
Analysis of DOC concentration variation and driving forces in the Arctic River Lena based on long-term Landsat time series |
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| WU Ming,HUANG Jue,GONG Lijiao,JIANG Tao.Analysis of DOC concentration variation and driving forces in the Arctic River Lena based on long-term Landsat time series[J].Journal of Remote Sensing,2021,25(3):830-845. |
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| Authors: | WU Ming HUANG Jue GONG Lijiao JIANG Tao |
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| Institution: | College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | DOC CDOM Arctic River Lena Landsat long-term Google Earth Engine Boosted Regression Tree (BRT) |
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